Imagina mudar completamente o rumo do seu negócio, investir tempo e dinheiro nisso, e depois descobrir que os chatbots de IA continuam contando aos usuários a versão antiga da sua história. É exatamente isso que tem acontecido com marcas de todos os tamanhos, de gigantes do mercado a consultores independentes. Esse fenômeno já ganhou até nome: defasagem de posicionamento na IA, ou seja, o intervalo entre o momento em que uma empresa muda sua estratégia e o momento em que as ferramentas de inteligência artificial finalmente “se atualizam” sobre isso.
O problema é mais sério do que parece à primeira vista. Afinal, cada vez mais gente recorre a assistentes como o ChatGPT para decidir o que comprar ou contratar antes mesmo de visitar um site. Se a IA repete informações ultrapassadas sobre sua empresa, o cliente em potencial forma uma impressão errada — e, pior, talvez nunca chegue a conferir a versão correta diretamente com você.
Por que a defasagem de posicionamento na IA é um problema real
Segundo dados da Capgemini, a fatia de consumidores que trocou os mecanismos de busca tradicionais por IA generativa na hora de pesquisar produtos e serviços saltou de 25% em 2023 para 58% em 2025. Ou seja, uma parcela cada vez maior do seu público está formando opinião sobre sua marca com base em respostas que podem estar completamente defasadas.
Pense num exemplo prático: uma empresa que antes vendia software de contabilidade para pequenos negócios e migrou para atender grandes corporações. Se um comprador corporativo pergunta à IA qual o melhor software de contabilidade e essa marca ainda aparece como “ferramenta para pequenas empresas”, o resultado é simples — ele descarta a opção, achando que ela não serve para suas necessidades.
E não para por aí. Com o avanço do chamado comércio agêntico — quando agentes de IA fazem compras em nome dos usuários — uma informação desatualizada pode custar vendas reais, não apenas primeiras impressões.
As três causas por trás da defasagem de posicionamento na IA
Existem basicamente três motivos que explicam por que os modelos de linguagem insistem em repetir informações antigas sobre uma marca:
- A mudança não está nos dados de treinamento: rebrandings, novas linhas de produto e expansões de mercado que aconteceram depois do corte de treinamento do modelo simplesmente não entraram no “radar” da IA. Ela até pode buscar na web para atualizar a resposta, mas só faz isso se julgar necessário ou se o usuário ativar manualmente essa função — do contrário, o padrão é confiar só no que já aprendeu.
- Informações conflitantes espalhadas pela internet: se o site oficial diz uma coisa, as redes sociais dizem outra e sites de terceiros trazem uma terceira versão, a IA não sabe em qual fonte confiar — e pode acabar escolhendo justamente a desatualizada.
- Anos de posicionamento antigo pesam mais que uma mudança recente: se uma marca se descreveu de um jeito por uma década, isso significa anos de avaliações, citações e menções acumuladas que precisam ser “superadas” pelo novo discurso. Quanto mais tempo durou o posicionamento anterior, maior o volume de conteúdo que a nova narrativa precisa vencer.
Exemplos reais mostram que nem orçamento alto resolve rápido
Ao investigar o tema, ficou claro que a defasagem de posicionamento na IA afeta desde grandes produtos corporativos até consultores individuais — e nem mesmo campanhas robustas de divulgação garantem que a IA acompanhe a mudança no mesmo ritmo.
O caso do Hotjar, ferramenta de análise comportamental (mapas de calor e gravações de sessão), ilustra bem isso. A empresa foi adquirida pela Contentsquare em 2021 e oficialmente fundida à marca até julho de 2025. Mesmo assim, ao perguntar ao ChatGPT qual o melhor software de mapa de calor, o Hotjar apareceu em segundo lugar na lista — sem qualquer menção à Contentsquare. O site do Hotjar redireciona para a página da Contentsquare, mas a listagem gerada pela IA nem sequer trazia um link clicável, o que reduz ainda mais as chances de o usuário descobrir a fusão por conta própria.
Isso apesar de a Contentsquare ter tornado a aquisição extremamente visível desde 2021, com diversos comunicados de imprensa, posts de blog detalhando a operação, documentos de suporte dedicados aos clientes do Hotjar, conteúdos em vídeo e até uma página de destino própria para quem buscasse pelo Hotjar. Ainda assim, mais de um ano após a fusão oficial, o ChatGPT continua tratando o Hotjar como produto independente.
Outro exemplo é o da Blue Apron, serviço de entrega de refeições que por mais de uma década trabalhou só no modelo de assinatura. Em agosto de 2025, a empresa passou a oferecer também a opção de pagamento avulso, sem assinatura. O anúncio foi feito no programa de TV Good Morning America e repercutiu em veículos como ABC News, Yahoo e CNET, além de comerciais, entrevistas à imprensa e reformulação da própria home page. Mesmo com toda essa exposição, o ChatGPT não mencionou o novo modelo de pagamento avulso ao ser questionado sobre a Blue Apron — o que pode afastar justamente quem não quer se comprometer com uma assinatura.
O Duolingo também entrou na lista. O aplicativo começou focado só no ensino de idiomas, mas hoje oferece também matemática, música e xadrez, além de mais de 40 idiomas. A empresa introduziu matemática em 2022, música em 2023 e xadrez em 2025, com anúncios em seu evento próprio (o Duocon), posts de blog, atualização da descrição nas lojas de aplicativos e releases de imprensa. Apesar de todo esse esforço contínuo, ao ser perguntado sobre os melhores apps para aprender algo novo, o ChatGPT recomendou o Duolingo apenas para idiomas — e indicou outras plataformas para matemática e ciências, repetindo um posicionamento que já não reflete a realidade há anos.
Há ainda o caso de Peep Laja, empreendedor fundador da CXL, da Speero e da Wynter. Ele ficou conhecido como especialista em otimização de conversão por meio da CXL, mas deixou essa área para se dedicar à estratégia de negócios por volta de 2016 — uma mudança de rumo que, segundo o levantamento, também não aparece refletida com precisão quando a IA é consultada sobre quem seguir no assunto.
O que esses casos ensinam sobre reposicionamento e IA
O fio condutor de todos esses exemplos é simples: investir em divulgação tradicional — imprensa, redes sociais, site, comunicados — não garante que os modelos de IA absorvam a mudança rapidamente. Isso significa que empresas que passam por reposicionamento precisam monitorar ativamente como ferramentas como o ChatGPT estão descrevendo sua marca, e não apenas presumir que a informação correta vai se espalhar sozinha. Afinal, enquanto a defasagem persistir, quem paga a conta é o próprio negócio, perdendo oportunidades de venda e reconhecimento para uma versão de si mesmo que já não existe mais.
Com informações de semrush.com.
